Question

首先让我展示一下我想做什么我有一个矩阵，

x = [1, 2, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 1, 2]

我想做的就是选择数组中重复数字的位置并将其打印在矩阵x_new中，其中：

x_new[0]= [0,2,8] (for similar position of repeated 1's in x)  
x_new[1]=[1,3,6,9](for similar position of repeated 2's in x)  
x_new[2]=[4,5,7] (for similar position of repeated 3's in x)

到目前为止，我所做的是：

a=[]      
x=m[:,3]  #x=np.array([1, 2, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 1, 2])     
ss=set([i for i in x if sum([1 for a in x if a == i]) > 1])     
lenss=len(ss)      
for ln in range(lenss):    
    for k in range(10):      
        if(x[k]== list(ss)[ln]):    
            print k     
        a.append(ln)    
    print 'next'

但是在a.append线显示：

＆＃39; numpy.int32＆＃39;对象没有属性＆＃39;追加＆＃39;

有谁能告诉我如何克服这个错误？谢谢

Answer 1

在 Python 2.x 中，您在list comprehension中使用的变量会泄漏到周围的命名空间中，因此您在列表推导中使用的a变量 -

ss=set([i for i in x if sum([1 for a in x if a == i]) > 1])

将您定义为列表的a变量更改为x的元素。

此示例 -

>>> i
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'i' is not defined
>>> s = [i for i in range(5)]
>>> i
4

您应该在列表comprehensin中使用不同的名称，如果您为变量使用更有意义的名称，这将有所帮助，这将降低遇到此类问题的风险。

这个问题不应该发生在Python 3.x中，就像在Python 3.x中一样，list comphrehension有一个自己的命名空间。

Answer 2

这是解决问题的难题

x = np.array(x)
unique = np.unique(x)
[np.where(x == unique_num) for unique_num in unique]

Answer 3

您重新分配变量a：在第一行a=[]中，您在ss生成器中再次使用a：

ss=set([i for i in x if sum([1 for一个in x if a == i]) > 1])

简单示例：

>>> [x for x in range(10)]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> x
9
>>>

AttributeError：＆＃39; numpy.int32＆＃39;对象没有属性＆＃39;追加＆＃39;

3 个答案: